根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 资金流向分析模型 1. 模型名称：主动权益基金资金流向监测模型 构建思路：通过跟踪主动权益基金的规模、份额变化及净申购数据，分析市场资金偏好与基金经理行为[7][9][11][16] 具体构建过程： - 计算加权份额变化：$\Delta S = \frac{S_{t}-S_{t-1}}{S_{t-1}}$，其中$S_t$为当期份额[7] - 净申购规模计算：$NetInflow = AUM_t - AUM_{t-1} \times (1+R_t)$，$R_t$为基金收益率[11][18] - 分类统计普通股票型、偏股混合型等细分类型的份额变动[9] 评价：能有效捕捉市场热点与资金轮动，但对北交所等新兴板块覆盖不足[14][33] 测试结果： - 2025Q1加权份额减少1.93%，规模回升至3.47万亿元[9] - 收益前10基金净申购233亿元，头部基金占比77.6%[11][14] --- 行业配置因子 1. 因子名称：行业主动调仓因子 构建思路：基于基金重仓行业占比变化识别主动加减仓行为[26][27] 具体构建过程： - 计算行业配置偏离度：$ActiveWeight_{i,t} = W_{i,t} - W_{i,t-1} \times \frac{1+R_{i,t}}{1+R_{m,t}}$ 其中$W_{i,t}$为行业i在t期配置权重，$R_{i,t}$为行业收益率[26] - 机械/金属/汽车行业加仓幅度最大（+0.70%/+0.69%/+0.62%）[27] 评价：对周期板块轮动敏感，但需结合行业基本面验证[27] 测试结果： - 电新/电信业务减仓最显著（-1.35%/-1.19%）[27] --- 港股持仓因子 1. 因子名称：港股板块暴露因子 构建思路：通过恒生指数成分股持仓分析跨境配置偏好[35][36] 具体构建过程： - 定义子板块权重：$W_{HSIII} = \frac{\sum H_{tech}}{\sum H_{total}}$，$H_{tech}$为恒生互联网科技持仓[36] - 历史回溯采用当前成分股静态测算[32][36] 评价：能反映机构对港股弹性板块的博弈行为[35] 测试结果： - 恒生互联网科技持仓从3.65%升至5.67%[36] - 港股总持仓占比创14.63%新高[36][40] --- 热点板块因子 1. 因子名称：主题投资集中度因子 构建思路：统计人形机器人/创新药等主题在重仓股中的占比[32][33] 具体构建过程： - 计算主题暴露度：$ThematicExposure = \frac{\sum P_{theme}}{\sum P_{top10}}$ $P_{theme}$为属于该主题的重仓股市值[33] 评价：对短期主题炒作捕捉能力有限[33] 测试结果： - 人形机器人持仓占比1.37%，较上期下降0.17pp[33] - 北交所持仓占比0.22%[33]